Entre el 7 de enero y el 4 de febrero de 2021 tendrá lugar el I Curso Internacional Cátedra de la Provincia de la UHU: SOCIAL MEDIA E INTERNET: EXTRACCIÓN DE DATOS MASIVOS (BIG DATA), PROCESADO, ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN CON AYUDA DE R, PYTHON Y GEPHI (30 horas).

Se trata de un curso internacional, que resulta de un convenio entre ambas universidades, impartido por docentes de la Universidad de Huelva (España) y la Universidad Nacional Mar del Plata (Argentina) y dirigido a estudiantes, docentes e investigadores de ambas universidades. El curso es codirigido por Estrella Gualda (UHU) y Agustín Nieto (UNMDP).

Se trata de un curso gratuito que cuenta con la financiación de la Cátedra de la Provincia de la UHU - Diputación de Huelva.

PROGRAMA DOCENTE

MÓDULO 1. Presentación y aspectos preliminares, equipo docente [7 de enero, 17h-19h España / 13h-15h Argentina]

MÓDULO 2. Extracción, procesamiento y análisis de Twitter con R, Silvana Ferreyra, UNMDP [12 y 14 de enero, 17h-20.30h España/ 13h-16.30h Argentina]

MÓDULO 3. Web scraping y minería de textos con R, Agustín Nieto, UNMDP [19 y 21 de enero, 17h-20.30h España/13h-16.30h Argentina]

MÓDULO 4. Extracción, procesamiento y análisis de Twitter con Python, Jacinto Mata, UHU [26 y 28 de enero, 17h-20.30h España / 13h-16.30h Argentina]

MÓDULO 5. Análisis de redes sociales con Gephi y visualización de datos, Estrella Gualda, UHU [2 y 4 de febrero, 17h-20.30h España / 13h-16.30h Argentina]

EQUIPO DOCENTE

Estrella Gualda, Universidad de Huelva, ESEIS/COIDESO, España

Agustín Nieto, Universidad Nacional Mar del Plata, INHUS/CEHIS/ CONICET, Argentina

Jacinto Mata Vázquez, Universidad de Huelva, España

Silvana Ferreyra, Universidad Nacional Mar del Plata, INHUS/CEHIS/ CONICET, Argentina

EVALUACIÓN

El curso se impartirá en el Campus Virtual MOOC-Moodle de la UHU. Se expedirá un Certificado de Asistencia a los alumnos y alumnas que acrediten un mínimo del 75% de asistencia. Adicionalmente, se podrá obtener un Certificado de Aprovechamiento de la UHU si se superan una serie de ejercicios de evaluación propuestos por el equipo docente. Sugerimos que se verifique antes de efectuar la preinscripción que se va a poder asistir al menos al 75% para no ocupar la plaza de otro potencial estudiante.